Рубрика «data science» - 2

Сегодня я хочу рассказать о теме, которая редко затрагивается в курсах по статистике, но порой встречается на практике. Она может сломать основания всех ваших привычных методов и даже ваш мозг. Имя этой теме – power laws или “степенные законы”. В этой статье я расскажу, что это такое, покажу примеры реальных данных и расскажу, что делать, если в ваших данных встретился степенной закон. Я постарался сделать текст читаемым для широкого круга людей и не нагружать его формулами.

Читать полностью »
Как написать нейросеть для бизнеса на Python - 1

Привет! Сегодня мы разберем, как нейросети автоматизируют рутинные безнес-процессы на реальном примере — классификации заявок в службу поддержки. Даже простые нейросети способны значительно разгрузить сотрудников и ускорить обработку данных.

Читать полностью »

«В крупных компаниях ИИ не продается как технология. Он продается как снижение рисков, экономия времени и помощь человеку.
Но чтобы его купили — нужно дать пользу уже на первом шаге.
Вот как мы сделали это без бюджета, без команды и с одними только идеями»

1. Введение: Не про ИИ. Про то, как заставить бизнес поверить в изменения

Привет!

Меня зовут Алексей. Я руковожу направлением искусственного интеллекта в федеральном холдинге.
Моя задача — не «внедрить нейросеть», а сделать так, чтобы люди перестали бояться изменений.

Раньше сотрудникам требовалось 40–60 минут, чтобы создать документ выбраковки:
Читать полностью »

На криптовалютном рынке цены очень хаотично движутся, прогнозы сбываются не каждый раз (особенно если вы полагаетесь на мнение инфлов), а новостной фон подливает масла в огонь. В этом хаосе многие пытаются найти хоть какие-то закономерности, опираясь не на догадки, а на измеримые данные.

Сегодня мы как раз и займемся таким анализом — разберем популярный в узких кругах индикатор Hash Ribbons. Но сделаем это не как трейдеры в поисках кнопки "бабло", а разберем, что там под условно капотом.

Важный дисклеймер:Читать полностью »

Историиуспеха часто подаются слишком гладко. Но за каждым «сегодня я работаю в Data Science» всегда стоит длинный и запутанный маршрут.

Я хочу поделиться своей дорогой — не как учебником, а как историей, которая, возможно, поможет тем, кто сейчас только ищет направление или сомневается, стоит ли идти в аналитику, инженерию или AI.

Начало: школьный выбор и первая любовь к системам

Моя отправная точка — школа. Учился я в физико‑математическом классе, где нас приучали к структурному мышлению и логике. Это был мой первый контакт с идеей, что за любым хаосом всегда можно найти систему.

Читать полностью »

👋 Привет!

Меня зовут Никита Горячев, я Research Engineer в WB, последние несколько лет работаю на стыке RecSys, LLM и мультимодальных моделей. Каждый день мы обрабатываем миллиарды событий, а модели, которые мы внедряем, напрямую влияют на CTR, удержание и конверсию, принося немало дополнительной выручки.

До этого я успел поработать в AI-стартапе в Palo Alto, где занимался голосовыми агентами (ASR/TTS), и в МТС, где мы строили AI-экосистему. Ранее в Сбере я занимался созданием единого RecSys SDK для всей экосистемы (от SberMegaMarket до Okko и Zvuk), а ещё раньше — развивал персонализацию и ML в ритейле.

Читать полностью »

Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.

Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали KodaЧитать полностью »

Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера

Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.

1) Process Mining

Читать полностью »

Сегодня узнаем, что такое проблема подглядывания и почему она появляется. Реализуем аналог метода Покока и критерий Вальда для последовательного тестирования. Посмотрим, можно ли одновременно подглядывать и контролировать вероятности ошибок при том же размере групп. Обсудим границы применимости последовательного тестирования.

Меня зовут Коля, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Мы с Сашей продолжаем писать серию статей по А/Б тестированию. Предыдущие статьи можно найти в описании профиля.

Проблема подглядывания

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js